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Ventana de contexto

IA / MCP

Definición

La ventana de contexto es la cantidad máxima de texto (medida en tokens) que un modelo de lenguaje puede procesar en una sola petición. Incluye tanto el prompt de entrada como la salida generada.

Cómo se relaciona con CrawlForge

El tamaño de la ventana de contexto determina con cuánto contenido extraído puede trabajar un agente de IA a la vez. La ventana de contexto de 200K tokens de Claude puede contener aproximadamente 150,000 palabras, mientras que los modelos más pequeños pueden estar limitados a entre 4K y 32K tokens. Superar la ventana de contexto significa que los datos se truncan o se pierden.

CrawlForge ayuda a gestionar las restricciones de la ventana de contexto mediante herramientas como summarize_content, que condensa las páginas largas, y extract_text, que elimina los elementos repetitivos. Para la investigación a gran escala, deep_research sintetiza múltiples fuentes en un resumen conciso en lugar de volcar todo el contenido sin procesar en el contexto.

Herramientas de CrawlForge relacionadas

summarize_content
3 credits
extract_text
1 credit
deep_research
10 credits

Términos relacionados

Token

Un token es la unidad básica de texto que procesan los modelos de lenguaje. El texto se divide en tokens (aproximadamente 4 caracteres o 0.75 palabras cada uno) antes de ser procesado por el modelo. El recuento de tokens determina los costos y los límites de contexto.

Gran modelo de lenguaje (LLM)

Un gran modelo de lenguaje es una red neuronal entrenada con enormes cantidades de datos de texto que puede comprender y generar lenguaje humano. Los LLM impulsan asistentes de IA, generadores de código y agentes autónomos.

Ingeniería de prompts

La ingeniería de prompts es la práctica de diseñar y refinar las instrucciones que se dan a los modelos de lenguaje para lograr los resultados deseados. Implica elaborar prompts de sistema, ejemplos de pocos disparos y consultas estructuradas.

Generación aumentada por recuperación (RAG)

RAG es una arquitectura de IA que combina la recuperación de información con la generación de texto. Primero recupera documentos relevantes de fuentes externas y luego los usa como contexto para que el modelo de lenguaje genere respuestas precisas y fundamentadas.

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